本发明属于智慧城市交通预测技术领域，涉及一种基于混合卷积LSTM的城市短时交通流预测方法及系统，包括构建短时交通流预测模型，其包括特征融合模块、混合卷积模块和空间感知多注意力模块；引入外部因素，采用特征融合模块融合交通流图和外部因素生成特征融合图，并利用混合卷积模块进行处理生成多个隐藏图，将所有隐藏图融合得到完整隐藏图；对其上采样后送入空间感知多注意力模块，得到模块输出图；将模块输出图与交通流图卷积生成预测交通流图，将其反归一化产生真实交通流量值；本发明将混合卷积模块嵌入LSTM，提取时间和空间特征，捕获两者的相互关系，多注意力空间感知模块采用全局感知和局部感知提升重要时空信息的权重占比，提高了预测性能。